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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2022-03-11
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN114459489B
主分类号：G01C21/24
分类号：G01C21/24;G01C21/20;G06F17/11
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法，步骤如下：各从星通过通信协商或近邻构建两组不同的测量构型；建立滤波相对运动状态方程与测距测角量测方程；对局部测量构型1使用CKF滤波进行状态估计；对局部测量构型2使用CKF进行时间更新，利用局部滤波器1的状态估计结果代替相应的状态预测值以进行测量更新；在主滤波器进行信息融合；若编队构型发生变化，重新构建测量构型，否则系统直接再次进入卡尔曼滤波状态。本发明通过引入分布式滤波结构，将传统的主星估计环节分解至多星联合解算，降低了滤波运算量及单点故障风险，同时通过信息融合保证了精度，使得相对导航系统兼具准确性、鲁棒性以及可拓展性。
主权项：1.一种基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：划分测量构型，具体为：对于多星编队，采用分层式的相对导航结构；其中，主星位于顶层，其状态信息视为已知，其余层设为从星，整个编队成树形结构；每层链接的卫星数目不能超过设定阈值；结构的具体划分依据相对距离的远近，每颗从星只需选择与自己临近的两颗从星，分别与主星组成三角测量构型；步骤S2：建立滤波状态方程和测距测角量测方程；步骤S3：对于第一组测量构型，采用CKF为基础滤波算法，进行时间更新与测量更新，得到局部滤波器1的相对状态估计结果；步骤S4：对于第二组测量构型，使用CKF进行时间更新，利用步骤S3的状态估计结果代替相应的状态预测值以进行测量更新；步骤S5：在主滤波器中对步骤S3、步骤S4的状态估计结果进行信息融合，得到下一时刻的相对状态估计值；步骤S6：协商编队构型是否改变，若改变重新划分测量构型，转到步骤S1，否则直接循环卡尔曼滤波状态，转到步骤S3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法
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